Autonomous Planning and Mapping for the Characterization of Gamma Contaminated Environments

The past $100$ years of research and development in the fields of nuclear power, weapons, and industrial radiation applications have imbibed regions across the world with facilities and terrain which is contaminated with radioactive material. Such locations can pose significant hazards to human health, thus requiring vigilant monitoring and mitigation efforts. The use of autonomous robots is well suited to this task. Motivated by this fact, this work contributes a holistic perspective on the deployment, design, and use of autonomous robots for the characterization of radioactively contaminated environments. The set of developments presented in this dissertation incorporate principles of gamma radiation detection and measurement, techniques for mapping and localizing a variety of radioactive sources, path planning strategies tailored to both ground and aerial platforms, as well as prototype systems implementing methods for perception and navigation in dirty, dangerous, and degraded conditions. Specifically, Chapter \ref{chap:intro} presents the motivation behind this work, including its practical application, as well as a brief description of the approach utilized to accomplish environmental radiation characterization. Chapter \ref{chap:contrib} presents a detailed overview of the presented radiation mapping contributions and associated publications in addition to a brief note on other synergistic contributions made towards enabling autonomy in the perceptually degraded environments associated in particular with waste decommissioning facilities. Subsequently the core contributions of this thesis are presented in detail. Chapter \ref{chap:single_source} presents a method for autonomous single source localization using an aerial robot, alongside details regarding principles of radiation measurement and detection. Chapter \ref{chap:radbot} describes a technique developed to map distributed radiation fields in 2D using a ground platform, while Chapter \ref{chap:radmf} extends the work to perform the mapping task in 3D using a collision tolerant micro aerial vehicle. Subsequently, Chapter \ref{chap:auro} presents autonomous distributed 3D radiation mapping coupled with an intelligent path planning algorithm tailored to source seeking behaviors in confined environments. Finally, conclusions and an outlook for future research are discussed in Chapter \ref{chap:conclusions}.Overall, this dissertation contributes a body of work enabling autonomous radiological surveying in challenging conditions, demonstrating robust functionality through a series of field experiments using real radiation sources. Each of the presented methods is associated with a tested and reliable robotic system purpose-built for its designated task. This combination of performance robotic hardware demonstrating novel autonomous functionality in realistic use-case scenarios showcases the applicability and dependability of the presented systems and methods

Integration of ground-penetrating radar and gamma-ray detectors for non-intrusive localisation of buried radioactive sources

This thesis reports on the integration of ground-penetrating radar (GPR) and gamma ray detectors to improve the non-intrusive localisation of radioactive wastes buried in porous materials such as soil and concrete. The research was undertaken in two phases. In the first phase, a new non-intrusive technique for retrieving the depth of a buried radioactive source from two-dimensional raster radiation images was developed. The images were obtained by moving a gamma-ray detector in discrete steps on the surface of the material volume in which the source is buried and measuring the gamma spectrum at each step. The depth of the source was then estimated by fitting the intensity values from the measured spectra to an approximate three-dimensional gamma-ray attenuation model. This procedure was first optimised using Monte Carlo simulations and then validated using experiments. The results showed that this method is able to estimate the depth of a 658 kBq caesium-137 point source buried up to 18 cm in each of sand, soil and gravel. However, the use of only gamma-ray data to estimate the depth of the sources requires foreknowledge of the density of the embedding material. This is usually III IV difficult without having recourse to intrusive density estimation methods or historical density values. Therefore, the second phase of the research employed integrated GPR and gamma ray detection to solve this density requirement problem. Firstly, four density models were investigated using a suite of materials and the best model was then used to develop the integration method. Results from numerical simulations showed that the developed integration method can simultaneously retrieve the soil density and the depth and radius of disk-shaped radioactive objects buried up to 20 cm in soil of varying conditions with a elative error of less than 10%. Therefore, the integration method eliminates the need for prior knowledge of the density of the embedding material. This work represents the first time data from these two systems i.e., GPR and gamma-ray detector, will be integrated for the detection and localisation of radioactive sources. Furthermore, the results from the developed methods confirm that an integrated GPR and gamma-ray detector system is a viable tool for non-intrusive localisation of buried radioactive sources. This will enable improved characterisation of buried radioactive wastes encountered during the decommissioning of nuclear sites and facilities

Система визначення глибини зображення

Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету" . Керівник роботи: к. т. н., ст. викл. кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Василенко Микола ПавловичIn today's world, there is often a question about creating a model to solve a certain problem in such a way that it performs its intended task properly and does not have a large cost. This is what almost every developer of the project wants at the production stage. Thus, the work consists in improving and acquiring better accuracy of the image depth detection system. For this, was modified and improved, namely, the main design of the model was changed and the quality of the image was improved, thanks to various methods of image filtering. Unlike the previous model, this project investigates the effect and quality of the 3D scene construction in the image, not the streaming video, under different weather conditions and at different observation points, which makes it possible to feel in more detail the impact of various phenomena on the model itself during operation and improve accuracy due to considering a single pair of images rather than a stream of large numbers at a specific frequency. The design consists of two cameras, which were selected from the principle of price-quality, and a box to fix and protect the model itself, thus forming protection from the environment in various conditions of use. The design is connected to a computer that performs the software part, which consists in creating a stereo pair – artificial adjustment of cameras, image analysis at the initial stage and after filtering, which as a result gives an opportunity to see the difference in the accuracy of constructing a 3D image, which can be used for various goals, for example to find out the size or distance to the target object.У сучасному світі часто постає питання про створення моделі вирішення певної задачі таким чином, щоб вона якісно виконувала поставлене завдання і не мала великих витрат. Це те, чого хоче практично кожен розробник проекту на етапі виробництва. Таким чином, робота полягає в удосконаленні та підвищенні точності системи визначення глибини зображення. Для цього виготовлена модель була модифікована та вдосконалена, а саме змінено основну конструкцію моделі та покращено якість зображення, завдяки різним методам фільтрації зображення. На відміну від попередньої моделі, цей проект досліджує ефект і якість побудови 3D-сцени в зображенні, а не в потоковому відео, за різних погодних умов і в різних точках спостереження, що дає можливість більш детально відчути вплив різних явищ. на самій моделі під час роботи та підвищити точність за рахунок розгляду однієї пари зображень, а не потоку великих чисел із певною частотою. Конструкція складається з двох камер, підібраних за принципом ціна-якість, і коробки для кріплення і захисту самої моделі, формуючи таким чином захист від зовнішнього середовища в різних умовах використання. Конструкція підключена до комп’ютера, який виконує програмну частину, яка полягає у створенні стереопари – штучне налаштування камер, аналіз зображення на початковому етапі та після фільтрації, що в результаті дає можливість побачити різницю в точності. побудови тривимірного зображення, яке можна використовувати для різних цілей, наприклад, щоб дізнатися розмір або відстань до цільового об'єкта

Environment recognition applied to particle detectors

Resumen en español Introducción Los detectores de partículas son dispositivos que registran la radiación ionizante, bien de sistemas activos (rayos X, aceleradores, etc.) o bien de isótopos radiactivos. Para poder realizar medidas de precisión con estos instrumentos, es necesario modelar geométricamente el entorno, contorno o escena bajo estudio. Estas condiciones geométricas se pueden determinar de forma más o menos precisa en algunos experimentos de física de partículas/nuclear, y en algunos sistemas de imagen, como las tomografías. Sin embargo, este escenario no es necesariamente el habitual. El propósito principal de este trabajo de tesis es desarrollar técnicas e instrumentos que aporten la mencionada información del entorno a cualquier sistema de detección de radiación y de manera general. Como iremos viendo, estas mejoras tienen lugar mediante la adición de sensores externos (cámaras de video y cámaras de rango, principalmente) capaces de aportar dichos datos sobre el contexto espacial. Por escena o contorno se entiende tanto los límites del emplazamiento físico donde se realizan las medidas (habitación, habitáculo, recinto, alrededores, etc.), como el propio elemento bajo examen (paciente, objeto contaminado, fuente radioactiva, etc.), incluyendo su posición, giro y volumen relativo al sistema de imagen o a un punto fijo. Tal es el caso de los dispositivos de rayos X de propósito general o los sistemas detectores portátiles usados, por ejemplo, para la medición de radiación ambiental. Como se demuestra a lo largo de este trabajo de tesis, la mencionada geometría de la escena puede llegar a complementar o aumentar (concepto tomado prestado del mundo de la visión por ordenador o computer vision) de manera muy significativa la información propia recabada por los sistemas de adquisición utilizados. De manera similar, cuando un dispositivo A aumenta un dispositivo B, implica que A provee a B con información espacial relativa a marco de trabajo, de manera que puede derivarse, por ejemplo, información 3D por parte de B, registrar imágenes A+B, etc. Para alcanzar este objetivo, y como parte de esta investigación, se han explorado técnicas y métodos de reconocimiento del entorno, aplicados a las siguientes áreas: • aumento de dispositivos de rayos X usados en diagnóstico primario, • reconstrucción tridimensional de la anatomía de la persona examinada partiendo de radiografías convencionales que luego pueden ser estereográficamente relacionadas, • obtención de nuevas funciones de transferencia que permitan la generación de imágenes densitométricas a partir de las imágenes de absorción y el volumen del/de la paciente, y • asignación de coordenadas 3D a fuentes de radiación y a la dosis recibida. Se ha hecho especial énfasis en los dispositivos de rayos X por su indudable presencia en muchos ámbitos, desde los puramente clínicos hasta los relacionados con la inspección preventiva/forense de objetos. En el contexto de este trabajo, estos sistemas de imagen son aumentados mediante la interacción con dispositivos modernos de posicionamiento, tales como cámaras de video, profundidad, etc. La ventaja de esta arquitectura de imagen dual es la posibilidad de determinar geométricamente la escena con precisión y trasladar y superponer esta información al resultado de origen clínico (o al fruto de una inspección relacionada con la gestión de residuos radioactivos, como en el caso de las gamma-cámaras, estudiadas en [chap:gamma]). Además, como parte de los resultados obtenidos en esta tesis, se ha desarrollado una métrica especial (basada en análisis y teoría de la imagen) para cuantificar de manera objetiva la calidad de imágenes radiográficas. Esta técnica es utilizada para estimar la información de las imágenes densitométricas obtenidas mediante los métodos estudiados en este trabajo. Los rayos X convencionales y sus limitaciones La modalidad radiológica de rayos X convencional es sin duda la más presente y usada en la práctica clínica y ciencias de la salud. Su implantación en todo tipo de centros de salud es muy destacable dada su relativa simplicidad técnica, rapidez y efectividad para diagnosticar muchos tipos de dolencias. La llegada de la radiografía digital no ha hecho otra cosa sino profundizar en esta realidad. Un dispositivo de rayos X consta de un tubo generador de este tipo de radiación instalado dentro de un blindaje, un generador de alta tensión y un chasis o cassette que contiene en su interior la película radiográfica o detector digital que integra finalmente la emisión Roentgen que no ha sido absorbida por el/la paciente o el objeto analizado. A diferencia de otras modalidades como la tomografía axial computerizada (TAC), en la modalidad de rayos X ordinarios la geometría de la escena clínica es descrita de manera muy somera. Con enorme frecuencia, el único registro de la misma son sencillas indicaciones relativas a la posición (y sobre todo, orientación) del/de la paciente con respecto a la cubierta protectora del detector de pared vertical y/o mesa horizontal. Es lo que se conoce en literatura como protocolo o simplemente, posicionamiento del paciente. Estas indicaciones son las que luego se traducen en los conocidos protocolos de examen tales como radiografía postero-anterior, antero-posterior, decúbito, medio-lateral, etc. Esta alta variabilidad geométrica proviene del hecho de que en los dispositivos de rayos X para diagnóstico primario existe un desacoplo estructural entre el detector y la fuente de fotones X (el ánodo del tubo). Dicho de otra manera: ambos pueden desplazarse libremente y con plena independencia el uno del otro. Esto se traduce a su vez en una alta fragilidad de los parámetros intrínsecos (a diferencia de una cámara fotográfica al uso, donde estos valores permanecen fijos desde el momento de su fabricación). Tanto las mesas de examen como los estativos verticales pueden ser fijos, flotantes o semi-flotantes e incluso a veces es posible modificar su ángulo con respecto al suelo o pared para realizar exámenes especiales, como los digestivos. En cualquier sistema de imagen, los parámetros intrínsecos engloban tanto el punto focal como posibles distorsiones y asimetrías que pueden ser medidas y conocidas. Un ejemplo que suele resultar llamativo de esta libertad de movimiento en los sistemas de imagen por rayos X es el hecho de que el punto focal (distancia desde el ánodo al detector y su posición horizontal y vertical en el plano representado por este) puede llegar a estar situado completamente fuera de la superficie de la imagen. Esto acontece, por ejemplo, en algunos protocolos que exigen proyecciones oblicuas o en ángulos muy picados (como las que se muestran en la [fig:xraypositions] y la [fig:oblique]). Nuevamente, esta situación contrasta con la fotografía convencional, donde el punto principal se corresponde normalmente con el pixel central, por ejemplo, en el 640, 540 en el caso de una cámara de video de resolución HD (1920, 1080). Los proyectores de luz (usados comúnmente en presentaciones, arte, etc.) también emplean un punto focal muy desplazado con respecto al centro de la imagen, sin embargo esta sólo se forma con nitidez a una distancia específica y fija (es decir, los parámetros intrínsecos del sistema óptico son nuevamente fijos). Si bien es cierto que la tecnología y estándares radiológicos están preparados para el registro de ciertas distancias tales como la brecha paciente-detector (IOD), emisor-detector (SID), etc., estas casi nunca son estimadas, ni medidas y mucho menos inventariadas manual o electrónicamente. Sin embargo, es bien conocido tanto teórica como experimentalmente, así como por la práctica diaria, que estas magnitudes pueden llegar a tener una repercusión no despreciable tanto en la generación de la propia imagen radiográfica y su calidad, así como en la gestión de la dosis recibida por parte del/de la paciente. Rayos-X aumentados mediante dispositivos de captación de contorno En este trabajo proponemos una serie de herramientas, metodologías y procedimientos para la determinación del ámbito geométrico en escenarios de diagnóstico basados en sistemas convencionales de rayos X. Estas técnicas se apoyan principalmente en la anexión de un dispositivo de captación de contorno o escena que permanece rígidamente acoplado al sistema de imagen de rayos X. Los dispositivos de captación de contorno que han sido explorados en este trabajo son cámaras de video y cámaras de profundidad, aunque existen muchas otras alternativas tales como cámaras basadas en tiempo de vuelo (time-of-flight), LIDARes (light detection and ranging), escáneres 3D láser, sistemas de visión estereoscópica con cámaras RGB calibradas, etc. Una cámara calibrada (sea del tipo que sea: RGB, profundidad, rayos-X) es aquella de la que se conocen sus parámetros intrínsecos y posición respecto a un punto de referencia externo llamado usualmente mundo. Mediante estas cámaras adyacentes y anexionadas de manera rígida es posible la delimitación geométrica de la escena de rayos X, incluidas las distancias anteriormente mencionadas, además de la posición precisa del/de la paciente durante el examen y su volumen. Además, en combinación con una segunda (o más) radiografía(s), es posible aplicar técnicas de estereoscopía y reconstrucción 3D y obtener información tridimensional de su anatomía interna, además de otros valiosos datos válidos para complementar el diagnóstico. En la última década ha acontecido una revolución tecnológica en relación a los dispositivos de captación de contorno, dando lugar a nuevas disciplinas tales como la detección remota, la realidad virtual o la realidad aumentada. Estos nuevos instrumentos conllevan ventajas a las que ya nos hemos ido acostumbrando y se han convertido incluso en cotidianas, tales como la estimación remota de distancias y posiciones, el cálculo de coordenadas, el modelado de superficies, el seguimiento de personas y objetos, la detección barreras y obstáculos, la cartografía y posicionamiento geográfico, entre muchas otras. Los ámbitos de aplicación de los saberes relacionados con la visión por ordenador están ahora al alcance de muchas disciplinas que hasta hace poco se auto-excluían de tales dominios tecnológicos. Entre estas ciencias podemos encontrar a la medicina, la física y otras ciencias básicas. En lo que concierte a los rayos X, cierto tipo de información geométrica y proyectiva (a excepción del volumen del objeto o persona radiografiada) estaba ya disponible gracias a la intercesión de incómodos y costosos marcos de referencia que contienen marcadores fiduciarios opacos a la radiación Roentgen. Esta metodología heredada (así como sus sucesoras basadas en detectores de contorno que se proponen en este trabajo) radica en el hecho de que un dispositivo de rayos X puede asemejarse a una cámara pinhole o cámara estenopeica. Una cámara estenopeica es una cámara fotográfica sin lente y que cuenta con un pequeño orificio o pinhole por donde entra la luz reflejada por los objetos fotografiados, además un material detector. En el caso de un dispositivo de rayos X, el pinhole es en realidad el emisor de luz y coincide estructuralmente con el ánodo del tubo de rayos X, que juega también el papel del anteriormente citado punto focal. El detector en los dispositivos de rayos X estenopeicos es la placa radiográfica o el imaging plate (en el caso digital). La geometría proyectiva afirma que dados conjuntos de puntos con coordenadas espaciales (3D) y sus correspondientes proyecciones en una imagen, es posible hallar la ecuación de calibración de cámara que conecta cualquier otro punto tridimensional en la escena con su localización x,\,y en la imagen. Es lo que se conoce también con el nombre de calibración geométrica de cámara. El problema con la solución basada en marcos de referencia y fiduciales opacas nombrada anteriormente es que pueden dificultar la movilidad del/de la paciente y/o del sistema, pero sobretodo pueden alterar de manera significativa la imagen e influir en el diagnóstico alcanzable a partir de la misma. En el [chap:xraycalibration] se estudian y comparan los distintos algoritmos de calibración de cámara pero aplicados al ámbito de los rayos X. Las técnicas propuestas en este trabajo evitan las mencionadas incomodidades para el/la paciente y no interfieren en absoluto en la generación de la placa radiográfica ni en la imagen de absorción final, además de otras ventajas, tales como la posibilidad de guardar registro visual de la escena, adquirir el contorno del/de la paciente o de aplicar protocolos de examen que requieran una gran oblicuidad por parte del sistema de adquisición. Para combinar geométricamente ambos tipos de dispositivos (sensor de contorno y rayos X) es necesario encontrar con antelación la transformación rígida que los conecta, también conocida como ecuación de la co-cámara. Una transformación rígida es una transformación lineal que preserva tamaño y forma, conservando la alineación, el orden y la pertenencia (es decir, las rectas se transforman en rectas y ángulos en ángulos). La búsqueda de esta relación geométrica se detalla en la [sec:calibration-phase] y la [sec:calibration] para el caso de cámaras de visible y de profundidad, respectivamente. En esta fase (y sólo en esta) nos apoyamos en un marco de calibración que incorpora fiduciales detectables por ambos sistemas de imagen ([fig:calibrationframe]). Una vez hallada esta matriz de transformación, se dice que ambas cámaras están registradas. Tanto en el caso de que la cámara de contorno sea una cámara de video o de profundidad, los marcadores que aparecen en la proyección resultante son fácilmente identificables mediante herramientas de computer vision resumidas en la [sec:tracking]. En el caso de las proyecciones de marcadores opacos a los rayos X, estas son aisladas normalmente de manera manual, aunque es posible aplicar algoritmos de identificación de formas y segmentación sobre la radiografía de calibración. En este trabajo se ha optado por lo primero, aprovechando las mismas herramientas software de visualización y diagnóstico del médico-radiólogo. El proceso de hallazgo de la ecuación co-cámara se relata en la [sec:problem]. Reconstrucción 3D en rayos X Una vez hallada esta relación de registro entre dispositivos, ya no es necesario el marco de calibración, el cual desaparece de la escena sin perjuicio ni influencia alguna en la(s) radiografía(s) del/de la paciente tal y como se ha anticipado en el párrafo anterior. A partir de este momento, es el detector de contorno el responsable de inferir la geometría de la escena, liberando completamente al sistema de rayos X de esta tarea. Entre los elementos propios de la geometría de la escena que son ahora cómodamente medibles se encuentran, por descontado, las longitudes listadas anteriormente (IOD, SID, etc.). Sin embargo, es posible además inferir otras entidades importantes, tales como el volumen del/de la paciente, sus desplazamientos y los movimientos propios del sistema radiológico entre radiografías consecutivas. Concretamente, gracias a esta última ventaja (determinación de transformaciones rígidas entre dos desplazamientos) es posible reconstruir tridimensionalmente puntos y distancias internos al/a la paciente mediante técnicas de visión estereoscópica. Para ello sólo son necesarias dos radiografías obtenidas en dos posiciones separadas, ya sea del propio/de la propia paciente o del sistema radiográfico. Esta versatilidad relacionada con los escenarios de aplicación es tratada en la [sec:scenarios]. Este seguimiento o tracking de la escena es el que se detalla en el [chap:xray+rgb] y el [chap:kinfu] para el caso de que el sensor de contorno sea una cámara RGB y para el caso de una cámara de profundidad, respectivamente. Las cámaras de profundidad consisten en sistemas integrados por una luz láser que es proyectada, formando un patrón conocido, sobre la escena. El reflejo de este patrón es vuelto a ser captado por un sensor CMOS adjunto. A partir de la captura de la deformación del mencionado patrón, es posible determinar información 3D del entorno. La información 3D obtenida por las cámaras de profundidad es transmitida a otros sistemas informáticos mediante las conocidas nubes de puntos o point clouds. Una nube de puntos es un conjunto de vértices en un sistema de coordenadas tridimensional. Estos vértices son representaciones de la superficie externa de un objeto (el/la paciente en este caso). Originalmente, las nubes de puntos se utilizaban en la elaboración de modelos tridimensionales en diseño por ordenador (CAD) en la fabricación de piezas, la inspección de calidad en metrología, y muchos otros ámbitos como animación, y texturización. Desde tiempos recientes han encontrado también un nicho en medicina, como se describe en la [sec:introp2v]. En el [chap:clinica] se muestran algunos ejemplos de aplicación de la reconstrucción 3D anatómica en escenarios clínicos reales, tanto con pacientes como con fantomas antropomórficos. En estos ejemplos puede verse claramente cómo es posible reproducir fielmente la longitud de una astilla en el hueso húmero o las distancias entre marcadores fiduciarios emplazados en distintas posiciones dentro de varios de estos fantomas. También se muestra cómo es factible localizar puntos en dos radiografías distintas mediante el trazado de epipolares acotadas entre ambas. Los conceptos de línea epipolar y línea epipolar acotada se estudian en la [sec:epipolars-howto]. Imágenes densitométricas En el caso de usar cámaras de profundidad, además de permitir estas el seguimiento e identificación del movimiento en la escena radiológica sin necesidad de ningún tipo de marcador fiducial, también es factible reconstruir volúmenes dentro de la misma. En concreto, es posible dirimir el volumen del/de la paciente si este/esta gira frente al mencionado sensor y se aplican las técnicas y métodos descritos en la [sec:moredsm]. Esta digitalización del volumen hace uso a su vez del algoritmo KinectFusion (descrito en la [sec:kinectfusion]) el cual opera de manera continua sobre las nubes de puntos obtenidas previamente o incluso en tiempo real mediante la ejecución de cálculos en paralelo en la unidad de procesamiento gráfico (GPU). La única complejidad en la aplicación de algoritmo de KinectFusion es la necesidad de eliminar la parte de la nube de puntos referente al fondo de la escena (paredes, decoración, el propio detector, etc.). En la [fig:background-extraction] se resumen algunos métodos apropiados para ello. Una vez reconstruido el volumen del/de la paciente, este es trasladado al punto de vista del sistema de rayos X. Este hecho permite a su vez la generación de mapas de longitud recorrida, es decir, el conjunto formado por todas las distancias recorridas por cada rayo entre el punto en el que penetran en el/la paciente cuando vienen desde el ánodo y el punto por el que salen del cuerpo hasta alcanzar finalmente un pixel x,\,y en el detector. La generación de estos mapas se trata en la [sec:lbuffer]. Con estos mapas de longitud atravesada ya es posible traducir las imágenes de absorción (las típicas obtenidas en la generación de radiografías) por imágenes de densidad o densitométricas junto con la definición de una nueva función de transferencia. La solución más común a este problema era hasta ahora la absorciometría dual de rayos X, que consiste en comparar dos imágenes de rayos X tomadas con distinto voltaje. El coste de estos equipos, sin embargo, se incrementa debido a que se requieren dos fuentes de rayos X y/o dos detectores. Otra técnica empleada es el uso de fuentes de rayos X que emitan con al menos dos energías distintas. Estas técnicas reciben el nombre del imagen de absorciometría de rayos X dual (dual-energy X-ray absorptiometry) o DXA. Un examen DXA es una prueba usualmente indicada para determinar la densidad mineral ósea y diagnosticar, principalmente, desórdenes relacionados con osteoporosis. La técnica de DXA implica el uso de una modalidad radiológica y equipos específicos. Además de la utilidad inherente a estas imágenes de densidad, en este trabajo también hemos demostrado que estas imágenes contienen objetivamente una mayor calidad y grado de información en comparación con las radiografías de absorción. Las imágenes densitométricas cuentan con un rango dinámico más comprimido, lo que se traduce en un realce significativo de los tejidos blandos y en una presencia más balanceada de los tejidos óseo y muscular. Trabajo en clínica y medida de la calidad de la imagen radiográfica Respecto a la cuantificación de calidad antes mencionada, el presente trabajo de investigación ha contribuido con una novedosa métrica de cuantificación de la calidad de las imágenes radiológicas basada en los conceptos de información mutua, entropía, entropía condicional y el filtrado Gabor de imágenes. Un filtro de Gabor consiste en una función gaussiana modulada por una curva sinusoidal a la que se le asigna una determinada frecuencia y dirección, obteniendo una reducción del ruido a la vez que se preserva una dirección de la imagen original. Las funciones de Gabor son importantes en el análisis de texturas, especialmente en la segmentación, ya que diferentes texturas tienden a concentrar su presencia en rangos específicos de frecuencias. Normalmente los filtros de Gabor no se aplican de manera individual a una imagen, sino que se utilizan en grupos de filtros, llamados bancos, en los que se permiten diferentes frecuencias y orientaciones. Concretamente, el método propuesto para la asignación de calidad en radiografías (descrito en el [chap:imagequality]) computa la inform

Augmented Reality Technology in Teaching about Physics: A systematic review of opportunities and challenges

The use of augmented reality (AR) allows for the integration of digital information onto our perception of the physical world. In this article, we present a comprehensive review of previously published literature on the implementation of augmented reality in physics education, at the school and the university level. Our review includes an analysis of 96 papers from the Scopus and Eric databases, all of which were published between January 1st, 2012 and January 1st, 2023. We evaluated how AR has been used for facilitating learning about physics. Potential AR-based learning activities for different physics topics have been summarized and opportunities, as well as challenges associated with AR-based learning of physics have been reported. It has been shown that AR technologies may facilitate physics learning by: providing complementary visualizations, optimizing cognitive load, allowing for haptic learning, reducing task completion time and promoting collaborative inquiry. The potential disadvantages of using AR in physics teaching are mainly related to the shortcomings of software and hardware technologies (e.g., camera freeze, visualization delay) and extraneous cognitive load (e.g., paying more attention to secondary details than to constructing target knowledge)

Mobile robot operator for downstream Oil & Gas industrial facilities

This thesis considers the application of robots in downstream Oil & Gas facilities. Automation is important in industrial facilities where improvements in safety, efficiency, and environmental performance are becoming increasingly important. Here we present a mobile robotic platform for the performance of inspection and survey tasks in downstream facilities. We demonstrate a hybrid localization strategy using a novel metric which allows for long term autonomy in large distributed industrial environments. An environmental sensing package and gas source localization algorithm are deployed on the platform to identify and localize fugitive emission sources. Our mobile robotic platform, hybrid localization strategy, and gas source localization algorithm form an autonomous remote operator capable of meaningfully contributing to the advancement of automation in industrial facilities.Mechanical Engineerin